商品流通规模监测预警指标的筛选——基于时差相关分析法的视角
商贸流通业监测预警系统研究
２ 、重要敏感 眭。监测预警指标的变化 应能直接反映商贸流通业的发展变化情况、 能反 映商 贸流 通业 发展 的广度 和 深度 ， 于 对
进行连续对比观察， 为避免出现收集和处理 信息 的成本大 、 指标问的相互关系难以理清 而且相互干扰等问题， 选取的指标数量不能 太多。当然，也不能因为追求简便实用性而 放 弃全 面系统 的原 则 ， 妥善 处理 全面 系 应 统 性 与简 便实 用性 之 问 的关系 。 ４ 、一 致及 时 Ｉ 生。一 致 『要 求商 贸流通 生 业 监测预警 指标 的变化 趋势 应与总 体景气波 动 方 向一致 ，具 有稳 定的 峰 、谷对 应 关系 ； 及 时 眭要 求指标 的统计数 据能 定期地 及时发 布 出来 ， 以保 证对 。判断指标数 据 的 时效 ｝主要 考虑 两项 因素 ：即数 据 发布 生 的频率 和数 据公 布 的滞后 时 间。 为保 证 监测 预 警 指 标 的 时效 性 ，监 测预 警 指标 要 形 成 “ 动态 管理 ” 的修 订机 制 ，根 据商 贸流通 业 发展 的实 际情 况适 时 作 出调整 、进行 增 减 。 （ 二）商贸流通业监测预警指标体系的构成 根 据监 测 预 警指 标 选 取 原则 ， 首先 利 用系统 分析法 选取 能全面反 映商 贸流通 业发 展 情况 的基 本 指标 体系 ， 但是它 具 有指 标数 量太 多 、 多指 标 问相 关程度 较高 等较 明显 许 的 缺 陷 ；然 后 利 用 专 家意 见法 或 系统 聚类 法， 进行鉴别力及独立性分析最终确定了如 图ｌ 的商 贸流 通业 测 预警 指标 体 系 。 第 一 类 是反 映 商 贸 流通 业 发展 总 体 规 模 的指 标 ， 商 贸流通 业发 展水 平的 总括反 是 映。包括商贸流通企业数 、商贸流通业网点 数 、商 贸流通 业 销售额 、 会消 费 品零售 总 社 额 等指 标 。 第二类指标是反映商 贸流通业投人 情 况 的指标 ，是商 贸流 通业 在人 、财 、物上投 入 规模 的总括 反 映 。 括商 贸流 通业 营业面 包 积 、商 贸流通 业从 业 人 员数 、商 贸流 通企 业 总 资产 、商 贸流通 业投 资 额等 指标 。 第三类指标是反映商贸流通业产出情 况的指标， 是商贸流通业对国民经济贡献的 总 括反 映 。 括商 贸流通业 总产 出、商 贸流 包
财务预警的指标筛选问题
财务预警的指标筛选问题研究
李小琳，葛金鑫，钟 余
（南京大学 管理学院，南京 210093）
摘 要：文章对财务预警建模中的预警指标筛选问题进行系统性研究。整个预警建模过程分为两阶段，即
基础模型阶段和指标筛选建模阶段。在第二阶段使用四种主流的预警指标筛选方法：T 检验、VIF 检验、逐步回
归和主成分分析对预警指标进行筛选，然后分别建立预警模型。通过对比分析四种主流的预警指标筛选方法，
的信息，尽可能提高预测精度。实践证明，组合预测确实 能取得优于单项预测的效果，因此，投资者在投资选股时， 若能充分利用组合预测的优势对股价走势进行预测，将在 一定程度上降低投资风险。
参考文献： [1]唐小我,马永开,曾勇,杨桂元.现代组合预测和组合投资决策方法
及应用[M].北京:科学出版社,2003. [2]陈雁,王福林.一种求非负权重最优组合预测的新方法[J].东北农业
甄选出最匹配的指标筛选方法-VIF 检验。
关键词：财务预警；指标筛选；动态财务预警；逻辑回归
中图分类号：F275
文献标识码：A
文章编号：1002-6487（2013）18-0145-03
0 引言
财务预警问题一直是实务界和理论界关注的重点。 财务预警研究主要包括预警建模研究和预警指标研究两 个部分。关于预警建模方法的研究已经比较成熟，传统统 计方法和数据挖掘方法均被不同程度的引入预警研究领 域。对预警指标的研究主要集中于预警指标的选取，目的 是选择更具预测效力的指标，从而提高模型的效率和精 度。在预警建模前使用各种方法对指标进行处理，常用的 方法多达数十种，但是否所有方法都能够改进预警建模的 效率和精度，如何评价这些方法的效果，各个方法是否存 在显著的不同却鲜少有人论及，由此导致的研究结论也缺 乏一致性。本文对主流的指标筛选方法进行比较研究，并 提出分析和评价指标筛选方法的标准，为预警指标筛选方 法的使用提供现实依据。
中国商贸流通业发展效率测度与空间差异性分析
中国商贸流通业发展效率测度与空间差异性分析
郭言歌;雷静
【期刊名称】《特区经济》
【年(卷),期】2024()4
【摘要】本文利用三阶段DEA模型对中国商贸流通业发展效率进行测度,结果表明:剥离外部环境和随机干扰之后,中国商贸流通业技术效率从0.72降至0.67,其中
华东地区、华中地区和华北地区效率值较高,华南地区和东北地区效率值基本与全
国持平,西南地区和西北地区效率值明显偏低。
本文认为,基于投入冗余和显著的空
间差异,提升中国商贸流通业整体发展效率可从区域联动协作、提高人才质量、弥
补基建短板、加强政策引导、提升政府治理能力、打造自由市场环境等多方面发力。
【总页数】4页(P73-76)
【作者】郭言歌;雷静
【作者单位】武汉轻工大学马克思主义学院
【正文语种】中文
【中图分类】F724
【相关文献】
1.西部地区现代流通业效率测度及空间差异分析——基于非径向超效率三阶段DEA模型
2.川渝商贸流通业协同发展水平测度与效率评价
3.电子商务背景下区域
商贸流通业发展现状与分析--评《区域商贸流通产业空间格局及溢出效应研究》4.中国区域商贸流通业发展水平的系统测度、演进态势及空间关联
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哈尔滨市水资源预警模型研究(Ⅰ)——基于时差相关分析法的区域水资源预警指标体系构建
水资源 的合理利用是关 系国计 民生 的重要 问
题 ，水 资 源短 缺 问题是 亟待 解决 的问题之 一 。本 文
域水 资源可 持续 利用 预警 系统 具有 重要 意义 。
参考预警系统指标体系的构建原则 ，构建 了哈尔滨 市水资源可持续利用包括警源和警兆指标 的预警指
ｓ ｓ ｍ ｙｔ ａ ｗａｓｆ ｓ ｅｄ ｎｉｈ ．Ｂａ ｅｄ ｏ ｈ ａｙ ｉ ｆｔ ｅ ｃ ｎｎ ａ ｉｎ ｏ ｍ ｐｅ ｙ ｔ ｍ ｆｗａ ｅ ｅ ｏ ｒ ｓ ｈ ｉ ｓ ｎ ｔｅ ａｎ ｌｓｓ ｏ ｈ ｏ ｏｔｔ ｆｃ ｏ ｏ ｌｘ ｓ ｓｅ ｏ ｔ ｒｒ ｓ ｕ ｃ ，ｔｅ ｅ
ａ ｃ ｒ ｉｇ ｔ ｒ ｔ ｙ ｃ ｒ ｎｚ ｔ ｎ ｎ ｙ ｔ ｒ ｓｓ ｑ ａｉｅ ，ａ ｄ ｔｅ ｓ ｒ ｅ ｉｇ ｏ ａ ｌ ｗａ ｉｇ ｉｄ ｘ ｃ ｄ ｎ ｏ ｆ ｓ，ｓ ｎ ｈ ｏ ｉａ ｉ ，ａ ｄ ｈ ｓｅ ｅ ｉ ｕ ｌｉｓ ｎ ｈ ｃｅ ｎｎ ｆ ｅ ｒ － ｒ ｎ ｎ ｅ ｏ ｉ ｏ ｔ ｙ ｎ
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Ａｂｓ ｒ ｃ ：Ｒｅｅｒ ｇ ｔ ｈ ｏ ｓｒｃｉｇ ｐｉｃｐｅ ｏ ｈ ｎ ｉ ｔｒｓ ｓｅ ｏ ａ ｉｇ ｓ ｓｅ ， ｎ ｔａ ｔ ｆｒｎ ｏ ｔｅ ｃ ｎ ｔｕ ｔ ｒ ｉｌ ｆｔｅ ｉｄｃ ｏ ｙ ｔ ｍ ｆｗ ｒ ｎ ｙ ｔｍ ａ ｄ ｉ ｎ ｎ ａ ｎ
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南开大学经济学院金融学系导师梁琪
南开大学经济学院金融学系导师梁琪姓名：梁琪所在单位：金融学系毕业院校：南开大学职称：教授研究方向：宏观金融、风险管理、金融分析招生专业：金融学、金融工程现任校内外职务：经济学院院长个人简历： 2007年至今，南开大学金融学系，博士生导师。
2005年至今，南开大学金融学系，教授。
2003年至今，特许金融分析师（CFA），特许金融分析师协会（Chartered Financial Analyst Institute）会员。
2003年-2005年，日本学术振兴会外国人特别研究员，一桥大学商学研究科客员研究员。
2001年至2003年，日本一桥大学商学研究科，博士后。
2001年至2005年，南开大学经济学院金融系，副教授。
1999年至2001年，南开大学经济学院金融系，讲师。
主讲课程与研究生指导：曾主讲研究生和本科生课程《金融工程》、《微观经济学》、《宏观经济学》、《商业银行经营管理学》和《国际经济学》。
现主讲研究生和本科生课程《固定收益证券分析》。
科研课题：主持：国家自然科学基金项目，“我国商业银行综合经营与股票市场资源配置效率研究—基于承销商独立性视角”（批准号71272183），2013年至2016年，项目负责人。
主持：天津市政府金融办中德项目，“天津市交易所市场体系研究”，2013-2014年，项目负责人。
主持：国家自然科学基金项目，“基于公司治理的中小企业信用风险度量研究”（批准号71072097），2011年至2013年，项目负责人。
主持：天津市滨海新区科技计划项目，"天津市滨海新区科技型中小企业投融资体系构建研究”，2010年至2011年，项目负责人。
主持：天津市南港工业区管理委员会项目，“天津市南港工业区一期围海造陆及基础设施项目可行性报告经济论证研究”，2010年至2011年，项目负责人。
主持：教育部新世纪人才支持计划项目，“我国私募股权投资基金风险管理与金融监管研究”，2008年至2010年，项目负责人。
财政支出对经济增长影响的文献综述
一、理论文献综述从理论分析层面看,普遍认为只要一国经济未达到充分就业,那么扩张性财政政策均会刺激一国经济的增长。
财政政策能通过刺激劳动供给或通过吸引追加投资而使GDP增长。
对于许多财政政策的变化而言,其对供给效果看来在短期内影响都较小,然后逐步增强（罗伯特﹒霍尔,﹒约翰泰勒,1996）。
但新古典经济增长理论认为,由于价格具有完全伸缩性,资本的边际产品递减等因素的影响,经济在某一点会达到稳态。
稳态的经济增长只取决于外生不变的技术进步,政府在长期对经济增长不起作用,只在短期影响经济增长。
多恩布什、费希尔和斯塔兹（1996）则认为新古典经济学此观点是基于经济体处于充分就业的假设,因此政府的购买性支出增加导致利率上升,从而对私人投资产生“挤出效应”,笔者通过IS-LM模型分析认为:政府支出尽管会对私人支出产生“挤出效应”,但是只要该国存在失业,那么政府购买性支出都会带来经济增长。
Alfred（1996）在新增长理论的框架下分析了财政支出对经济增长的长期影响,他将财政政策对经济增长的作用途径分为五个方面:生产技术、外溢效应、生产性公共资本、人力资本投资。
如果政府支出从生产性支出转向非生产性支出,将对经济增长造成负面影响。
内生增长理论也认为政府支出对经济增长具有正向的作用,即政府通过对R&D进行补贴、提供基础设施等具有外部性的公共物品,从而从不同角度把公共支出政策纳入其理论分析框架,认为公共支出政策作为一种能推动经济增长的重要因素。
B ar r o （1990）构建内生经济增长模型,分析认为理论上政府存在一个才子预算支出的最有规模。
Barro将政府支出分成政府投资支出和政府消费支出,作者认为政府投资支出会直接影响经济增长,而消费支出不会影响经济增长率,但能提高居民的生活水平。
二、实证文献综述（一）财政支出规模对经济增长的影响1、财政支出规模对经济增长有促进作用Ram（1986）采用115个国家1960-1980年间的数据,运用传统的OLS方法是在分析了政府共支出对经济增长的影响,结果发现政府公共支出对经济增长有显著的促进作用,在低收入国家表现的更为明显。
姓名郝项超所在单位金融学系毕业院校南开大学职称副教授
姓名：郝项超所在单位：金融学系毕业院校：南开大学职称：副教授研究方向：商业银行管理，风险管理，公司金融现任校内外职务：无个人简历：2011年7月任职南开大学经济学院金融学系2009年7月至2011年6月南开大学商学院/公司治理研究中心工商管理博士后2009年6月南开大学经济学博士（金融学）主讲课程与研究生指导：商业银行管理学（本科、国家级精品课程）微观经济学（本科）计量经济学（本科）财务管理（研究生）财务分析工具（研究生）科研课题：主持：国家自然科学基金（71172066）：中国商业银行高管激励约束机制与风险承担研究，负责人。
主持：南开大学基本科研业务经费专项资金项目（NKZXB1147）：银行业改革对国内商业银行贷款决策的影响研究，负责人，已结项。
主持：教育部人文社科重大基地研究项目（08JJD630008）：基于公司治理评价的投资者保护机制，子课题负责人，已结项。
主持：中国博士后科学基金（20090460681）：最终控制人视角下的公司治理与财务信息质量，负责人，已结项。
国家自然科学基金（71272183）：我国商业银行综合经营与股票市场资源配置效率研究—基于承销商独立性视角，主要参与人。
国家自然科学基金（71072097）：基于公司治理的中小企业信用风险度量研究，主要参与人，已结项。
国家自然科学基金（71072096）：我国上市集团公司多元化折价的研究：基于内部资本市场代理问题的视角，主要参与人，已结项。
国家自然科学基金（70802032）：不完全市场中的投资者福利问题研究，主要参与人，已结项。
教育部新世纪人才项目：私募股权基金的风险管理及金融监管研究，主要参与人，已结项。
天津市滨海新区科委课题：科技型中小企业投融资体系研究，主要参与人，已结项。
中国人民银行天津分行课题：金融业营业税对中国商业银行改革发展的影响，主要参与人，已结项。
中国立信风险管理学院课题：基于公司治理的财务危机预警研究，主要参与人，已结项。
全社会用电量预警指标研究
效性 ， 将针对全社会用 电量与其他指标的当月增速 进行 相 关性 分 析 。最 大延 迟 数取 Ｌ ５ ＝ 。时差 相关 性 分析 结果 如 表 １ 示 。表 中各列 为 不 同时差 对应 的 所 相关 系数 ， 例如 ： ３ 列为第 月用电量与第 ３ 月 指标的相关系数 。 考虑到 当月增速存在着一些季节性 波动现象 ， 例 如 ： 、－ｑ 当月增 速 波动 较 大 ， 了消 除这 种 一 －）份 为 异常波动 ， 以将用 电量和其他指标的原始数据先 可 进行移动平滑 （ 滚动计算前 ２ 个月和 当月平均值） ， 再计算时差相关系数 ， 计算结果如表 ２ 所示。 将 原 始 数 据 平 滑 处 理 后 ， 关 系 数 有 显 著 提 相 高。可以认为相关 系数大于０ 的指标与用电量有 ． ７ 较强的相关性 ， 将这些指标按最大相关系数从大到 小 的排列顺序是 ： 材产量 、 钢 电解 铝 产 量 、０种 有 １ 色金属产量 、 商品房新开工面积 、 粗钢产量 、 电解铝 价 格 、 地 产开 发 投资 、 车 产量 、 肥 产量 。 房 汽 化 １ 转折点判别法 ． ４ 对经济指标转折点（ 波峰或波谷 ） 的预测 ， 对把 握经济指标的未来走势具有特别重要的意义 。先行 指标应该 与基准指标具有相似的波形 ， 并且具有 比 基准指标提前达到波峰或波谷的特点 ， 这样才能利 用 先行指标 的走势对 基准指标 的转折 点进行预警 。 用 转 折 点 判 别 法 来 寻 找先 行 指 标 的基 本 原 理 是： 分析 比较基准指标 和分析指标的转折点和出现 转折点的时间， 优先选择转折点重合率高和时差大 的指标作为先行指标。 用转折点判别法确定用 电量先 行指标 的步骤 如 Ｆ ： （ ）对基 础数据进行平滑处理 。首先将用 电 １ 量 当月增速和进人筛选范 围的指标 当月增速进行 移 动平 滑 ， 除季 节性异 常波 动 的影 响。 消
如何使用时序预测进行商品销量预测(Ⅰ)
随着电商行业的不断发展，商品销量预测成为了一项极为重要的工作。
通过准确的销量预测，商家可以更好地制定采购计划、优化库存管理、提高运营效率，从而实现更好的经济效益。
而时序预测作为一种重要的预测方法，可以帮助商家更准确地进行销量预测。
本文将从时序预测的基本原理、常用方法和实际应用等方面进行探讨。
时序预测是一种基于时间序列数据进行预测的方法。
在商品销量预测中，销量数据会随着时间的推移而不断变化，因此可以将销量数据视为时间序列数据，通过时序预测方法进行销量预测。
时序预测的基本原理是通过分析历史销量数据的变化规律，来预测未来一段时间内的销量情况。
在实际应用中，时序预测可以帮助商家对商品销量进行长期和短期的预测，为商家提供决策支持。
在时序预测中，常用的方法包括移动平均法、指数平滑法、ARMA模型、ARIMA模型、神经网络模型等。
移动平均法适用于平稳的时间序列数据，通过计算一定时间段内销量的平均值来进行预测。
指数平滑法则是根据历史销量数据的加权平均值来进行预测，适用于具有趋势和季节性的销量数据。
ARMA模型和ARIMA模型则是基于时间序列数据的自相关性和差分性来进行预测，适用于非平稳的销量数据。
神经网络模型则是通过构建复杂的神经网络结构来进行销量预测，可以适用于各种类型的销量数据。
在实际应用中，时序预测可以帮助商家更好地进行销量预测和管理。
首先，商家可以通过时序预测方法对不同商品的销量进行预测，从而为采购和库存管理提供依据。
其次，商家可以通过时序预测方法对销量的季节性和周期性进行分析，制定更合理的促销策略和营销计划。
此外，商家还可以通过时序预测方法对销量的长期趋势进行分析，为企业的战略规划提供支持。
除了传统的时序预测方法，近年来随着人工智能技术的发展，也出现了一些新的时序预测方法。
例如，基于深度学习的时序预测方法可以通过构建深度神经网络模型来进行销量预测，能够更好地捕捉销量数据的非线性规律。
此外，基于强化学习的时序预测方法可以通过构建智能决策模型来进行销量预测，能够更好地适应销量数据的动态变化。
电商平台交易数据的时空分析与预测
电商平台交易数据的时空分析与预测随着互联网的迅猛发展，电商平台已经成为了现代人购物的首选方式。
电商平台交易数据的时空分析与预测，对于电商企业的发展和决策具有重要意义。
本文将从时空分析和预测两个方面来进行讨论。
一、时空分析1. 时空分布分析时空分布分析是指对交易数据在时间和空间上的分布进行分析。
首先，我们可以分析交易数量在不同时间段的分布情况。
通过对交易数量的时序图和周期性分析，可以揭示销售旺季和淡季。
其次，我们可以分析交易数量在不同地区的分布情况。
通过可视化地图展示，可以发现销售热点和冷点，提供有关市场需求的宝贵信息。
2. 时空购买行为分析时空购买行为分析是指对交易数据中的购买行为在时间和空间上的分析。
首先，我们可以分析购买行为在不同时间段的分布情况。
通过对购买数量和购买金额的时序图和周期性分析，可以了解用户购买习惯和消费水平。
其次，我们可以分析购买行为在不同地区的分布情况。
通过对购买数量和购买金额的地理分布分析，可以了解用户的消费特点和消费偏好，为电商企业的营销策略提供指导意见。
3. 时空用户行为分析时空用户行为分析是指对交易数据中的用户行为在时间和空间上的分析。
首先，我们可以分析用户行为在不同时间段的分布情况。
通过对用户活跃度和注册量的时序图和周期性分析，可以了解用户的使用习惯和兴趣偏好。
其次，我们可以分析用户行为在不同地区的分布情况。
通过对用户活跃度和注册量的地理分布分析，可以了解用户的地域差异和市场开拓机会。
二、预测分析1. 时间序列预测时间序列预测是指基于历史交易数据的趋势、周期性等特征，通过建立数学模型来预测未来交易数据。
常用的时间序列预测方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
通过时间序列预测，可以帮助电商企业进行销售预测、库存管理和市场规划等工作，提高运营效率和决策精度。
2. 空间插值预测空间插值预测是指通过已知的交易数据点，根据地理位置和相似性原理，对未知地区的交易数据进行预测。
如何使用时序预测进行商品销量预测(八)
时序预测在商品销量预测中的应用在现代商业社会中，对商品销量的预测可以帮助企业更好地制定采购计划、库存管理和销售策略。
而时序预测作为一种重要的数据分析方法，可以帮助企业对未来一段时间内的销量进行预测，从而帮助企业更好地做出决策。
本文将探讨如何使用时序预测进行商品销量预测。
一、时序数据的特点时序数据是一种按照时间顺序排列的数据，通常包括时间戳和与之相关的数值。
时序数据的特点是具有一定的趋势性和周期性，同时还可能存在一些突发事件对数据产生影响。
对于商品销量预测而言，时序数据可以是每日、每周或每月的销售数量，通过对这些数据进行分析和建模，可以预测未来的销量情况。
二、时序预测方法时序预测方法可以分为基于统计的方法和基于机器学习的方法。
基于统计的方法包括移动平均、指数平滑和ARIMA模型等，这些方法适用于对数据的趋势和周期性进行建模和预测。
而基于机器学习的方法包括回归分析、决策树和神经网络等，这些方法可以更好地捕捉数据之间的复杂关系，从而提高预测的准确性。
三、特征工程在使用时序预测方法进行商品销量预测时，特征工程是非常重要的一步。
特征工程包括对原始数据进行处理和转换，提取有意义的特征用于建模。
对于商品销量预测而言，可能需要考虑的特征包括历史销量数据、节假日、促销活动等因素，这些特征可以帮助模型更好地捕捉销量的变化规律。
四、模型评估在选择时序预测模型时，需要进行模型评估以确保模型的准确性和稳定性。
常用的模型评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等，这些指标可以帮助我们评估模型的预测性能。
此外，还可以使用交叉验证的方法来评估模型在不同时间段内的预测效果。
五、实践案例为了更好地理解时序预测在商品销量预测中的应用，我们可以通过一个实际的案例来进行说明。
假设某家零售商希望预测未来一个月内某款商品的销量情况，可以采集过去一段时间内该商品的销量数据以及相关的特征数据，然后利用时序预测方法建立销量预测模型。
景气指标选择方法——时差相关系数KL-文档资料
式中l表示超前、滞后期，l取负数时表示超前，取正数时表示滞 后，l被称为时差或延迟数。L是最大延迟数，nl是数据取齐后的 数据个数。
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7
下面以我国钢产量增长率的时间序列为例，以工业 总产值增长率为基准指标，利用时差相关分析法来 判断钢产量增长率为何种指标。
首先，下图为1982年1月至1993年12月的钢产量增长率与工业总 产值增长率曲线。
20世纪70年代起经济景气监测预警系统初步定型，并出现国际化趋势。
1979年美国建立了国际经济指标系统，欧共体也开始研究成员国景气状 况监测系统。 1984年日本开始研究区域景气变动。 20世纪80年代中期开始更多的亚洲国家开始建立经济景气监测预警系统。
随着经济的发展、各国统计体系及统计方法的不断的完善，统计 的种类越来越多，信息资源也越来越庞大。如何从众多的经济指 标中筛选出适用且可靠的景气指标，这就是我们本章要学习的内 容。
12
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4.3
K-L信息量
本世纪中叶，统计学家Kulback和Leibler提出一个信 息量，后人称之为K-L信息量，用以判定两个概率分布 的接近程度。近年来K-L信息量被运用到经济分析中。 一、概念
如果已知（或假设）真正地概率分布，而希望估
计我们选择的模型与这一真的概率分布相近似的
第四章 景气指标选择方法
4.1 4.2 4.3 4.4 景气指标选择的基准 时差相关分析 K-L信息量 基准循环分段平均法
1
4.1 景气指标选择的基准
一、经济景气分析发展概述
1888年巴黎统计学大会上，法国经济学家开始用黑、灰、淡红和大红几 种颜色测定法国1877年到1881年的经济波动。 1903年英国用“国家波动图”描述宏观经济波动。 1909年美国巴布森统计公司发布了巴布森经济活动指数。 1911年美国布鲁克迈尔经济研究所，编制并发布了涉及股票市场、商品 市场和货币市场等的景气指标。Βιβλιοθήκη 2.比较不同延迟数的相关系数
增值税稽查信息系统预警指标体系研究
增值税稽查信息系统预警指标体系研究
王树锋;董影
【期刊名称】《黑龙江八一农垦大学学报》
【年(卷),期】2010(022)006
【摘要】针对以往税务稽查选案主要依靠传统的手工操作和计算机随即抽取等两种方法,常出现选案目标与案情实际差异过大而造成纳税检查效果不明显的实际状况,提出国家应构建增值税纳税信息报警系统,实现税务稽查部门按照纳税异常情况的警报提示通过网络平台有针对性地选案的设想,并分析了网络选案系统的基本原理,研究了支撑增值税稽查网络选案系统的指标体系及要求,探讨了嵌入各种涉税业务核算程序和数据时警报系统可以产生的反应.
【总页数】5页(P91-95)
【作者】王树锋;董影
【作者单位】黑龙江八一农垦大学经济管理学院,大庆,163319;黑龙江八一农垦大学经济管理学院,大庆,163319
【正文语种】中文
【中图分类】F810.424
【相关文献】
1.研发稽查管理信息系统促进稽查工作规范化管理 [J], 史丹青
2.内蒙古电力公司供用电稽查局供用电稽查管理信息系统设计 [J], 刘小杰;王志刚;高鹏
3.基于账务数据的增值税风险预警指标体系建设探究 [J], 卢鹏
4.基于专利大数据的企业侵权风险预警指标体系研究 [J], 李莹
5.黄河宁蒙河段凌汛灾害预警指标体系研究 [J], 王仲梅;任艳粉;杨丹
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关键指标分类及监控预警
关键指标分类及监控预警关键指标分类及其监控预警关键指标有许多种，因而有多种分类方法。
例如，从指标表现的内容可以把指标分为财务指标、进度指标、市场表现指标等。
风险管理的一个重要的方法就是利用关键指标，展示风险信息。
关键指标传递的信息包括风险信息和历史信息。
其中历史信息是已经发生的事件的纪录，是确定性的数据的展示。
历史信息通常来自ERP等内部信息源和路透、彭博等外部信息源。
对历史信息的要求是数据真实、及时。
关键指标系统对于历史数据的展示已经涵盖了目前通常所说的“商业智能”的所有功能；对于风险信息的展示则是目前在通用信息系统中所没有的。
风险管理的信息是对未来的不确定性的直接的展示。
掌握风险信息有利于管理者系统、科学地决策，及时调整策略，抓住机会，促进控制端口前移，避免不必要的损失，增强实现目标的信心。
风险信息与历史信息都是数据，从其在信息系统中的表现形式看没有区别。
二者的不同之处在于，历史信息是看得见的，是可以通过纪录直接掌握的，而风险信息则是要通过逻辑系统的思考和计算得到的。
例如，市场的涨跌幅度，上周的煤炭生产量，目前的气温，资金的存量等历史数据可以直接被观察到，但是市场的未来走势，下一周煤炭生产的多少，明天的天气等都需要通过模型推理和计算、归纳得到。
企业对风险管理信息的要求是多层次的。
有些风险信息需要实时的数据（如生产、库存、现金），有些需要及时跟踪（如竞争对手、国家政策），有些需要定期分析（如客户需求趋势、宏观经济走向），有些信息关系到长期的走势，有些信息是关于短期的波动，有些是关于绩效指标，有些是关于控制指标，等等。
目前企业里面的应用信息系统很普遍。
这些应用系统许多都提供运营过程的关键指标信息，如ERP就可以提供关于财务执行情况、库存情况、生产计划执行情况等信息。
有的还有简单的对未来的预测，但是这些预测多是根据历史数据，通过线性回归得到的，而鲜有使用概率的模型。
对风险因子指标的信息在现有ERP系统里面很少见到，即使是在一些企业应用的BI里面，也很少见到。
预测企业销售趋势的方法
预测企业销售趋势的方法
预测企业销售趋势的方法可以采用多种分析方法和工具，以下是一些常见的方法：
1. 时间序列分析：利用历史销售数据进行趋势分析和预测。
可以使用统计方法（如移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等）来建立数学模型，并利用这些模型对未来销售进行预测。
2. 回归分析：根据销售数据和其他相关因素（如市场状况、广告投入、季节性等）建立回归模型，通过分析这些因素对销售的影响程度，预测未来销售的趋势。
3. 市场调研：进行市场调研，了解市场需求和竞争情况，通过对市场趋势和竞争动态的分析，结合企业销售情况，预测未来销售趋势。
4. 数据挖掘和机器学习：利用大数据和机器学习技术，对销售数据进行挖掘和分析，建立预测模型，从中发现潜在的影响销售的因素，并预测未来销售趋势。
5. 发展趋势分析：通过分析产品和市场的发展趋势，预测未来销售趋势。
这可以从行业研究、市场报告和专业咨询中获取相关信息。
6. 专家判断法：通过专家的经验和知识，结合对市场、客户和产品的了解，进行主观判断和预测。
以上方法可以单独或结合使用，具体方法的选择取决于企业的具体情况和需求。
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２０ ０ ８年 ２月
经 济 与 管 理
Ｅｃ ｎ ｏ ｏｍｙａｎ Ｍ ａ ａ ｍｅ ｄ ｎ ｇｅ ｎｔ
Ｆｅ ． ２ ０８ ｂ ，０ Ｖｏ ．２ Ｎｏ２ １２ ．
箜 鲞 箜 塑
●发展论坛
商品流通规模监测预警指标的筛选
一
、
商 品流通规 模变 动 的影 响 因素 分析
和预警 的指标 ， 是监测预警 系统建立 的关键 。本
收稿 日期 ：０８ Ｏ — ４ ２ ０ 一 １０
商品流通规模作为经济体系 中的一个范畴 ， 其
作者简介 ： 纪良纲（ ９ １ ）男， １６ 一 ， 河北安平人 ， 河北经贸大学党委副书记、 副校长， 博士 ， 教授 ， 主要从事商品流通与市场研 究； 王慧娟 （ ９ １ ）女 ， １８ 一 ， 河北邯郸人 ， 河北经贸大学商学院硕士研 究生 ， 主要从事商品流通与市场研 究。
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５ ・
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经济与管理 （ 月刊 ）
２０ ０ ８年第 ２期 袁１ 社会 消费品零售总额增长率
年 份 １９ １９ １９ １９ １ ９ １９ １９ １９ ９０ ９ １ ９ ２ ９ ３ ９４ ９ ５ ９ ６ ９ ７
Ｙ ２４５ １ ．４ １ ．６ ２ ８ ３ ． ． ３ ３４ ６７ ９．１ Ｏ５ ２ ． ６８ ２ １ Ｏ． １ ． Ｏ２
仅 能准 确判 断流 通规 模 的运 行 态势 ， 且可 对不 正 而 常波动 进 行 预 警 ， 示 人 们提 前 采 取 措 施 ， 提 以保 证 流通 产业健 康 、 定 和持续 发展 。因此 ， 选商 品流 稳 筛 通 规模 监 测 预警 指 标 是 构 建 商 品 流 通规 模 预 警 机
进 了商品流通的规模 ， 而且与 国内生产产值增 长率 、 居民消费支 出增长率及批发 、 零售 、 餐饮业就业人 员数增长率等
因素 共 同组 成 了对 商 品流 通 规 模 变 动 实施 实时 监 测 和预 警 的 指 标 体 系。
关键词 ： 商品流通规模 ； 监测预警 ； 时差相关分析 法
中 图分 类 号 ：７ ３ Ｆ １ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ３ ３９ （０ ８ ０ － ０ ５ ０ １０ — ８ ０ ２０ ）２ ０ ０ — ３
商 品 流 通规 模 是 对 商 品流 通 运 行 状 况 的数 量 性 和 结构 性 的总 体 描 述 和分 析 各 国商 品 流通 行 业 发 展变化 的重要 概念 。流通规 模 监测预 警机制是 在 对 流通 产业 的波 动 规律 研究 的基础 上 ， 出与 流通 找 产业 运行 密切 相 关 的一些 指 标 变量 ， 特别 是 与 流通
— —
基 于 时差 相 关 分 析 法 的视 角
纪 良纲 王 慧娟 ，
（． １河北经 贸大学 校长办公室， 河北 石 家庄 ０ ０ ９ ；． ５０ １ ２河北经 贸大学 商学院 ， 河北 石 家庄 ０ ０９ ） ５ ０ １
பைடு நூலகம்
摘
要 ： 品 流通 规 模 的 变动 受 诸 多要 素 的 影响 ， 中 ， 乡居 民人 民 币储 蓄 存 款 增 长 率是 重要 影 响 因子 ， 不但 促 商 其 城 它
一
挑选最重要 的指标构成 ；第 二部分为监测评 定指 标， 是数据经处理后 再选 和重建的一套指标 。（ ） ３
预 测 型 指 标 。 类 指 标 是 在 监 测 型指 标 的基 础 上 此 进 行 筛 选 出 来 的 ， 以直 接 用 于 系 统 功 能 的 监 测 可
时 差 相 关 分 析 法在 商 品流 通 规 模 监 测 预警 指 标 筛选 中 的应 用 主要 从 下列 四个方 面展 开 。
文 就是 通 过 时 差相 关 分 析 法从 监 测 型 指标 中筛 选 出预 测 型 指标 ，以此作 为商 品流 通 规 模 监 测 预警 的依 据 。 时 差 相 关分 析法 是 以一 个 重 要 且 能够 敏 感 反
映当前经济活动的经济指标作为基准指标 ，然后 使被选择指标超前 或滞后若 干期 ，计算它们 的相
＼∑（ ： ｙ ） ， ｘ ） ／ Ｈ ∑（
在 式 中 （ ） ， 超 前 、 后 期 ， 负 数 时表 １中 Ｚ 为 滞 Ｚ 取 示 超 前 ，取 正 数 时 表示 滞 后 ， 称 为 时差 或 延 迟 Ｚ 被 数 ；是最 大延迟 数 ；是 数据 取齐 后 的数据个 数 。 Ｌ ｎ 其 中最 大 的 时差 相 关 系 数 反 映 了被 选 择 指 标 与 基准 指标 的时差相 关关 系 。 只有 超 前相 关 性较 强 的指标 才 能 被 选 为预 测 性 指标 ，否 则 指 标 就 失 去 了 预测
的意义 。
经过归类的指标根据 自身作用 的不 同 ， 可分 为如 下三类 ： １原始统计型指标 。此类指标 由系统输 （） 出量 中与 系 统 运 行 表 征 有 密 切 关 系 的指 标 组 成 。
（ ） 测 型 指标 。此 类 指标 是 为 了监 控 、 定 系 统 ２监 测
的运行状况而设立 的， 该类指标包括两个部分 ， 第 部分为监测统计指标 ，其由原始统计型指标 中
制 的重 要 内容 。
∑ Ｘ１ （ ） ｌ ）ｌ ＿ ｙ
ｒ — ｌ＝ ＝ ＝＝ ＝ Ｆ— ｛ ＝ ＝ ＝ ＝ ＝ ＝ ＝ ＿
ｔ ＝ １ ｔ ＝ １
， ０± ，２ … ， （） ／ ，１± ， ± １ ＝ Ｌ
商 品流通规模监测预警系统 的指标纷繁复杂 ，
因此 ， 笔者 首 先 要对 选 出 的指 标 进 行 大致 的归 类 ，
关 系数 。 时差 相 关 分 析法 的数 学原 理 如 下所 示 ： 设 Ｙ ｛。 ２Ｙ ，…Ｙ； ＝Ｙ， ， ３ Ｙ ｝为基 准指 标 ，＝ｘ ，２ ｘ ｛ ， Ｘ ｘ， ，…ｘ｝ 选择 的指标 ，为时 差相关 系数 ， ： 为被 ｒ 则
规模 的变化发展密切相关的变量 ， 这些指标变量不